高分二号卫星影像融合方法探析

图像融合技术是卫星影像处理过程中的一个重要步骤,它可以将全色影像的高空间分辨率特点与多光谱影像的高光谱分辨率特点有机地结合起来,使得融合后的影像更利于后续解译。由于融合处理方法的原理以及获取影像的传感器特性不同,不同的卫星影像适合于不同的融合方法。针对高分二号卫星影像的特点,本文采用Gram-Schmidt融合法、FIHS变换方法、HPF方法、Pansharp方法进行试验。实验结果表明:HPF方法所得融合结果在光谱特性保持方法性能最优,而Pansharp方法融合结果在信息量的保持以及清晰度方面效果更优,因此,在实际应用中,应根据具体需求进行方法选择。     

国产高分卫星像素级影像融合及其质量评价

为了探究适合国产高分卫星影像的融合方法,该文以国产亚米级高分辨率卫星BJ-2和GF-2影像为数据源,分别选取像素级影像融合方法中较为典型的GS、Pansharp、NND、HPF、PCA和PCA+Wavelet对2种影像进行处理,并采用定性和定量分析法对其融合效果进行评价.结果表明:对于BJ-2影像,Pansharp和GS的融合效果相对较好,光谱保真度较佳、清晰度较高、光谱扭曲度较小;对于GF-2影像,Pansharp融合效果相对较好,HPF次之,光谱保真度较佳、清晰度较高、光谱扭曲度较小;对于2种影像,PCA融合法的效果最差.     

国产高分卫星遥感影像融合方法比较与评价

选择适宜的融合方法有利于卫星遥感影像融合产品更好地服务于生产实践及科学研究。本文在总结现有影像像素级融合算法原理的基础上,选用Pansharp、Gram-Schmidt、HPF、Ehlers、Subtractive、Modified IHS、Brovey、PCA、NNDiffuse等多种常用的影像融合方法对国产高分影像的全色和多光谱数据进行了融合处理,并从定性和定量的角度对融合结果进行了详细评价,试图寻找适用于国产高分卫星遥感影像的最佳融合方法。结果表明：针对国产高分一号卫星遥感数据,超分辨率贝叶斯算法融合效果在视觉效果与影像质量定量评价指标中综合表现最佳;Gram-Schmidt、NNDiffuse、Subtractive和HPF融合结果地物边界最为清晰;Modified IHS、PCA、Brovey融合影像色彩失真较为明显;NNDiffuse在可见光波段表现较突出;Gram-Schmidt在近红外波段表现效果最佳。     

高分一号遥感影像融合方法比较研究

利用HPF(高通滤波)法、Gram-Schmidt法、HCS(超球面空间)法和UNB-Pansharp法4种影像融合方法,对高分一号遥感卫星影像进行融合实验。通过对融合影像的目视解译,根据地物类型的不同,从光谱保真度和空间细节保持度2方面进行定性评价。采用统计方法进行定量评价,评价指标包括信息熵、平均梯度、相关系数和偏差指数。在综合评价结果后,给出4种融合方法不同的适用情况,为高分一号影像的进一步研究提供理论支撑。     

高分二号影像融合方法质量评价

针对实际应用中因融合方法选择不恰当而无法充分发挥高分二号数据优势的问题,对常用影像融合算法进行了分析评价,旨在寻找最适用于高分二号数据的影像融合方法。采用Brovey变换、改进IHS变换、PCA变换、GS、HPF、小波PCA、Ehlers、Subtractive、HCS、NND 10种影像融合方法对高分二号影像进行融合处理,并从定性和定量两方面对融合结果进行质量评价。结果表明,针对高分二号数据,综合考虑光谱保真度和空间细节表达以及目视效果,HCS和NND方法的融合效果最佳。     

高分一号遥感卫星影像融合及质量评价方法研究

遥感技术正在突飞猛进的发展,影像融合技术得到了深入研究,本文在像素级融合的基础上,以高分一号卫星影像为实验数据源,并用主成分变换、Brovey变换、Gram－Schimdt变换、HSV变换等方法,进行试验研究,并以主客观相结合的方式,对实验结果进行评价,最后得出结论,本文研究成果可对高分一号影像进一步应用提供借鉴。     

基于GDAL库实现高分二号遥感影像融合质量评价

多遥感器图像融合时,融合技术的不同使得融合方法对影像质量起着至关重要的作用,如何准确评价融合质量是影像融合的一个重要组成部分。本文主要利用ERDAS中IHS、Brovey、PCA、HPF融合法和ENVI中Gram-Schmidt融合法对高分二号的多光谱和全色影像进行融合,并基于GDAL库,利用C#语言开发专门的质量评价软件,将常用的客观评价指标集成在一个模块中,提取出各项指标,完成融合影像的客观评价,为基于特定指标而选取融合方法提供了有力支持。     

高分七号卫星影像融合中的全色-多光谱配准误差补偿模型

高分七号是中国第一颗面向1∶10 000立体测图的遥感卫星,其后视全色影像与多光谱影像通过融合可以得到最高0.65 m分辨率的多光谱融合影像。但在实际生产过程中,发现融合影像存在局部晕边现象。针对这一问题,分析了高分七号卫星影像的误差来源,并提出了全色-多光谱配准误差补偿模型,包含用于补偿线性误差的线性项、用于补偿子线阵电荷耦合器件安置误差和镜头畸变的分段四次多项式以及用于补偿周期性误差的三角级数项。根据该模型设计了求解模式和复用模式两种融合方案。利用中国广东地区和青海地区的高分七号影像数据进行实验验证,结果表明所提模型可以使融合配准精度由最大0.6多光谱像素提升至约0.07多光谱像素,平面误差小于0.25倍多光谱像素的区域占比由不足50%提升到约98%,完全满足融合影像生产要求。     

基于高分二号影像融合算法的适用性研究

为探究适用于GF-2影像的融合算法,本文选取常用的IHS算法、PCA算法、Gram-Schmidt算法、SFIM算法和HCS_NS算法(HCS_N、HCS_S两种模式)这6种融合算法对GF-2影像进行融合实验,采用主观和客观的评价方法对融合结果进行分析.结果分析表明,6种融合算法均能不同程度提升图像的空间分辨率.但PC...     

国产高分辨率遥感卫星融合方法比较

遥感影像融合技术不仅提高了遥感影像的空间分辨率,还保留了原始遥感影像的光谱信息,因此,融合在遥感影像处理领域应用较为广泛。本文针对资源三号和高分二号影像的特点,选择主成分变换、乘积变换、GS融合算法、HSV融合、Pansharp融合、Brovery变换融合方法进行影像融合试验,并采用主客观方法进行融合质量评价。实验结果表明:对于资源三号影像,Pansharp融合方法效果最优,融合后影像适应性也最强; G-S融合算法和HSV融合方法比Pansharp融合方法稍差,主成分变换和乘积变换最差。对于高分二号影像,Pansharp融合效果最好,Brovey变换融合次之,乘积算法最差。因此,在实际应用中,应根据卫星影像的不同选择适当的融合算法,实现更好的应用。     

高分二号卫星影像正射纠正精度分析

本文利用收集到的外业像控、加密控制和地图采集控制资料,对试验区高分二号影像进行了基于RMF模型的数字正射纠正处理,统计分析了高分二号影像数据的无控制定位精度和不同控制方案下的纠正精度,验证了高分二号卫星影像在每景不低于一个控制点的情况下其纠正精度能够满足全地形1∶1万比例尺地形图和山地1∶5000比例尺地形图更新要求。利用数字正射纠正后的高分二号全色和多光谱影像进行配准和融合,配准达到亚像素精度,能够满足影像融合需要。     

高分二号卫星影像融合方法比较及效果优化研究

针对如何使高分二号卫星融合后影像达到最佳视觉与应用效果还没有达成统一意见的问题,本文采用Gram-Schmidt(G-S)、高通滤波法(HPF)、最邻近扩散算法(NND)、超分辨率贝叶斯法及改进算法(Pansharp及Pansharp2)等5种目前主流的遥感影像融合算法,对高分二号卫星全色及多光谱影像数据开展融合实验,梳理了影像融合质量评价体系,同时对融合结果进行通道重组实验及优化。结果表明:NND、HPF、Pansharp融合算法比较适合高分二号卫星影像,将20%近红外波段加入到绿波段时,各融合算法影像视觉效果都得到增强,其中NND融合算法光谱性良好,HPF融合算法清晰度最好,Pansharp融合算法效果稳定,可作为后备方法,实验结果将为后续高分系列卫星影像处理提供支持。     

Pleiades-1卫星影像的图像融合方法研究

图像融合可以提高原始图像的质量、增加可视性效果、充分挖掘影像特征,为影像后期的深入分析提供数据支撑,但现有与Pleiades-1卫星影像有关的图像融合方法还甚为少见。因此,本文以遥感处理软件(ENVI4.8)为处理平台,采用该软件自身提供的HSV,Brovey,PC,Gram-Schmidt,Color normalized,PAN Sharpening变换6种融合方法对Pleiades-1卫星影像进行融合处理,经主观评价和定量评价后可以看出,Gram-Schmidt变换能明显提高原始图像的质量,融合后的效果最好,因此Gram-Schmidt变换是Pleiades-1卫星影像最佳的融合方法。     

高分一号多光谱影像正射精度验证与分析

为了验证和分析高分一号卫星影像的正射精度,填补相关研究的空白,该文采用有理函数模型对高分一号卫星PMS传感器多光谱影像进行正射校正,采集检查点检验多光谱影像的几何正射精度。实验结果表明,高分一号卫星PMS相机多光谱影像正射精度能够满足1:25 000比例尺地形图的更新要求,为相关研究提供参考。     

高分五号高光谱数据融合方法比较

数据融合是解决高光谱卫星在时空分辨率等指标上受限的有效途径,探讨不同方法在GF-5高光谱数据上的融合效果,对GF-5高光谱数据的信息挖掘与推广应用有着重要意义。本文本着算法简单易用、适于推广的原则,采用GS（Gram-Schmidt）葛兰—施密特正交变换融合算法、GSA（GS Adaptive）自适应GS融合算法、CNMF（Coupled Non-negative Matrix Factorization）耦合非负矩阵分解融合算法、CRISP-W（Color Resolution Improvement Software Package with Wavelet transform）基于小波变换和CRISP-B（Color Resolution Improvement Software Package with Butterworth）基于巴特沃斯滤波器的分辨率提升融合算法、GLP（Generalized Laplacian Pyramid）广义拉普拉斯金字塔融合算法共6种融合方法,分别对BJ-2、GF-2、GF-1、GF-1C、GF-1D国产卫星多光谱数据与GF-5高光谱数据进行融合实验。通过目视分析、指标评价（相关系数、通用图像质量指标、峰值信噪比、光谱角、全局综合误差）、分类应用、时间成本4种方式对融合结果进行综合比较分析。结果表明,相融合的一组图像系列相同、空间分辨率相差越小,融合结果越好。CRISP-B、CRISP-W、GLP在提升空间分辨率、光谱保真度方面能达到较好的平衡,空间重建方面,GLP稍优且更稳定,CRISP-B、CRISP-W则在光谱信息保持方面稳定性更强且效果更好。数据源会对融合方法产生一定的影响,在光谱特征信息提取、分析等对光谱保真度要求高的工作中,GLP更适合同源数据（如GF-5与GF-1/1C/1D/2）融合,而在多源数据间（如GF-5与BJ-2）进行融合时,则优先选择CRISP-W。CNMF存在一定程度的色彩畸变,且运行时间较长。GSA、GS融合效果最差,其中,GSA不论是光谱保持能力还是空间分辨率提升能力均较GS更稳定。在小样本高光谱图像分类应用中,CRISP-B融合结果分类效果稳定,分类精度较高。GSA融合结果空间细节丰富,虽光谱失真较为严重,但同时增大了地物光谱分离度,仍适用于准确勾勒建筑物、道路等地物。本研究为GF-5高光谱数据与其他国产卫星多光谱数据融合方法的选择提供参考,有助于高分五号高光谱数据的应用与推广。     

高分二号卫星影像批量预处理应用研究

以宁波市规划区高分二号卫星影像为数据源,在明确数据正射—融合预处理和大气校正预处理流程的基础上,对研究区内影像进行了批量预处理,并对结果进行了分析评价。结果表明,批量预处理后的结果能满足1∶10 000正射影像生产要求和获取较为准确的地表反射率信息,可为后续宁波市遥感应用提供基础数据。     

遥感影像融合技术方法研究

分析多种遥感影像融合方法的特点、存在的问题及其应用.应用Brovey变换、乘积变换、主成分变换、HIS变换、小波变换等五种方法对SPOT和TM图像进行影像融合实例验证.最后,对试验结果进行目视效果分析及定量分析评价.     

多光谱遥感影像与高分辨率全色影像融合研究

选取浙江省绍兴市作为研究区 ,探讨了IHS变换、PCA变换及Brovey变换等融合方法 ,发现Brovey变换更适合于多光谱数据与高分辨率全色数据之间的融合。     

面向对象的多尺度高分影像建筑物提取方法研究

近年来,随着航空航天事业的高速发展,带动了遥感对地观测技术的进步,为高分影像的获取奠定了基础。作为地物类别中的主要内容和地形图中的重要成图元素,建筑物的识别与提取,直接影响到地物提取的自动化水平。因此,高分辨率遥感影像中建筑物的提取是图像处理领域中的主要研究内容之一。为了提高城市建筑物信息提取精度,本文改进了常规的面向对象方法,以航空遥感影像和SPOT-6影像为对象针对其下垫面结构复杂的特性,采用多尺度分割和多规则结合的方法自动提取建筑物信息,并通过样本区进行了精度验证,将提取的结果与传统分类方法所得到的结果相互比较。研究结果表明,面向对象的多尺度分割对高分影像中建筑物的提取具有较好地效果,KIA精度达到了0.76,为城市建筑物信息提取的应用提供了新思路。